Появление агентного искусственного интеллекта представляет собой смену парадигмы: от автоматизированных рабочих процессов, требующих постоянного контроля со стороны человека, к автономным системам, преодолевающим разрыв между пониманием и действием, пишет на портале The New Stack Дебора Камбе, менеджер по маркетингу продуктов PagerDuty.

Агенты ИИ не просто анализируют данные. Они понимают операционный контекст распределенных систем, предпринимают самостоятельные действия в рамках заданных параметров и постоянно учатся. Это может стать спасением для любой команды, пытающейся управлять критически важными операциями в условиях усталости от оповещений, нехватки ресурсов и разрозненных процессов и инструментов.

Конвергенция потребностей и возможностей

Три ключевых фактора сходятся воедино, что делает внедрение агентного ИИ не только возможным, но и необходимым для достижения операционного совершенства:

  1. Операционная сложность. Современные архитектуры с тысячами микросервисов и распределенных систем превысили возможности человека по управлению в режиме реального времени.
  2. Доступность данных. Организации располагают огромными массивами данных, разбросанных по журналам, метрикам, трассам и истории инцидентов, но традиционные инструменты могут анализировать эти источники только по отдельности. Агентные системы ИИ могут глубоко интегрироваться и коррелировать с целым ландшафтом корпоративных данных, создавая комплексную операционную картину, которая позволяет объединить ранее разрозненные рабочие процессы мониторинга и реагирования.
  3. Развитие ИИ. Недавние достижения, такие как Model Context Protocol (MCP) компании Anthropic, позволяют превратить системы ИИ из простых инструментов сопоставления шаблонов в интеллектуальные системы. Агентный ИИ может использовать исторические данные и данные реального времени для понимания сложных операционных сценариев, принятия тонких решений и самостоятельного выполнения действий в рамках заданных параметров.

Появление агентов ИИ открывает возможность кардинально переосмыслить цифровые операции и способы более эффективного управления ими. Для начала давайте разберемся, где и как лучше всего применять таких агентов, рассмотрев три реальных сценария их использования.

Три сценария использования агентного ИИ для операционных команд

Одно из правил успешного внедрения агентного ИИ гласит о том, что начинать надо с правильной постановки вопроса.

Речь не о том, что агенты ИИ могут заменить людей, а о том, как агенты ИИ могут дополнить и направить человеческий опыт. Операционные группы выполняют различные виды критически важной работы, которые отличаются по сложности и требуют разного уровня человеческого контроля. Успешное взаимодействие человека и агента адаптируется к сложности работы и способно превратить отдельных сотрудников в организаторов новой автономной цифровой рабочей силы.

Давайте рассмотрим три основных типа операционной работы и то, как агентный ИИ может преобразовать каждый из них.

1. Хорошо понятная работа: автономное решение

К хорошо понятной работе относятся обычные, повторяющиеся инциденты и задачи, которые следуют четким шаблонам, приводят к предсказуемым результатам и, следовательно, имеют документированные решения. Поскольку команды сталкиваются с такими операционными проблемами многократно, у них уже есть хорошо отлаженные сценарии их решения, но эти рутинные и повторяющиеся задачи отвлекают специалистов от стратегических циклов доставки, которые поддерживают рост бизнеса.

Агенты ИИ могут автономно справляться с хорошо понятной работой путем:

  • идентификации и классификации инцидентов;
  • проведения диагностики и устранения последствий;
  • выявления и реализации предложений по повышению устойчивости.

Упущенная выгода от повышенных трудозатрат — это инновации. Развертывая агентов для решения хорошо известных проблем и задач, команды получают возможность перенаправить свое внимание на инновации и обеспечение лучшего обслуживания клиентов, что дает организации конкурентное преимущество.

2. Частично понятая работа: тщательные сортировка и диагностика

Частично понятная работа включает в себя инциденты, симптомы которых могут быть знакомы, но основные причины могут различаться из-за сложности системы. То, что начинается как скачок задержки в одном сервисе, может привести к деградации всей системы. В этом случае команды могут иметь некоторое представление, но им требуется более сложный анализ на нескольких уровнях инфраструктуры, чтобы узнать причину проблемы, что в конечном итоге задерживает реагирование.

Агенты ИИ могут повысить эффективность в этом сценарии за счет:

  • корреляции сигналов между инструментами в режиме реального времени для оценки потенциального радиуса воздействия и затронутых сервисов;
  • выявления релевантных исторических инцидентов и предположения вероятных первопричин;
  • составления соответствующих регламентов и их выполнения с одобрения человека.

Использование ИИ в качестве помощника и руководства по устранению неполадок значительно снижает когнитивную нагрузку на специалистов, повышает эффективность принятия решений и позволяет быстрее действовать в критические моменты. Вместо того чтобы начинать с нуля с каждым инцидентом, команды могут опираться на полученные с помощью ИИ знания для более эффективного решения проблем.

3. Новая, неизведанная работа: предвосхищение проблем, влияющих на клиентов

Новые, новаторские работы охватывают беспрецедентные ситуации и возникающие закономерности, которые не наблюдались ранее. Это наиболее сложные задачи, где традиционные средства мониторинга могут сказать, когда что-то не так, но не могут предсказать новые режимы отказа или выявить тонкие закономерности деградации системы.

Здесь агенты ИИ выступают в роли систем раннего предупреждения и стратегических советников, обеспечивая:

  • обнаружение аномальных шаблонов поведения до того, как они вызовут сигналы тревоги;
  • предоставление контекстных рекомендаций на основе схожих шаблонов;
  • расширение своей базы знаний благодаря обучению на основе каждого нового инцидента.

Эти прогностические возможности, основанные на ИИ, позволяют командам перейти от реактивного к проактивному управлению инцидентами, повышая операционную устойчивость для поддержания надежности услуг и повышения удовлетворенности клиентов.

Соображения по внедрению

Когда организации начинают свой путь к агентному ИИ, обеспечить успешное внедрение и устойчивую, надежную отдачу им могут помочь четыре ключевых шага:

  1. Стартуйте с хорошо понятных и малорискованных сценариев использования. Начните с рутинных инцидентов, которые имеют документированные пути решения, и установите четкие метрики для измерения эффективности ИИ.
  2. Приоритизируйте безопасность и управление. Ищите ИИ-решения со встроенными защитными ограждениями и четкими безопасными протоколами. Убедитесь, что все автоматизированные действия могут быть зарегистрированы и подвергнуты аудиту, и определите четкие пути эскалации для нестандартных ситуаций.
  3. Обеспечьте качество и защиту данных. Проверенные, специально разработанные решения для выполнения критически важной работы предоставляют зрелую операционную аналитику, которая обеспечивает надежные действия ИИ, когда это наиболее важно.
  4. Унифицируйте экосистему ИИ. Выбирайте решения, которые интегрируются с существующим технологическим стеком, чтобы добиться заметного влияния на весь жизненный цикл операций и обеспечить бесперебойную работу ИИ и человека без необходимости перестройки инфраструктуры.

Будущее уже сейчас

Организации, которые начнут внедрять агентный ИИ сегодня, будут в лучшем положении, чтобы справиться с операционной сложностью завтрашнего дня. Благодаря проверенным решениям, обеспечивающим безопасные и надежные возможности ИИ, вопрос заключается не в том, стоит ли внедрять автономные операции, а в том, как быстро вы сможете начать путь к преобразованию своих цифровых операций.